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视频概念检测领域一直存在语义鸿沟难以跨越的问题。针对该问题,提出了基于多核属性学习方法,将属性概念引入视频概念分类中,利用属性的高级语义表达能力,降低语义鸿沟影响,同时结合多核学习,提高多特征下属性分类器性能。在公有数据集上进行对比实验表明,该方法可以有效提高视频概念检测正确率。
基于多核属性学习的视频多概念检测研究
【摘 要】
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视频概念检测领域一直存在语义鸿沟难以跨越的问题。针对该问题,提出了基于多核属性学习方法,将属性概念引入视频概念分类中,利用属性的高级语义表达能力,降低语义鸿沟影响,同时结合多核学习,提高多特征下属性分类器性能。在公有数据集上进行对比实验表明,该方法可以有效提高视频概念检测正确率。
【机 构】
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盐城工学院信息工程学院,江苏大学计算机科学与通信工程学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2017年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（671375001）
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